The Freedom of Information Act as a Methodological Tool: Suing the Government for Data
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. Freedom of Information Act, enacted in 1966, and the corresponding Access to Information Act in Canada, circa 1983, were designed to make government more open and accountable to the general public. However, neither act has functioned that way, with most requests being made by lawyers, information professionals, corporations, and political parties. Academic researchers, including criminal justice types, have used the act to access a variety of information from government files. For instance, Alan Block (1975; 1980) used old FBI files for his study of Jewish gangsters in New York City. Ward Churchill and Jim Vander Wall (1990a; 1990b) used the act to illustrate government law breaking in the FBI COINTELPRO program, involving Native Americans, the Black Panthers, and other progressive groups. Only rarely, however, have academics elected to take the government to court and file for judicial review of the government's disclosure decisions. This article describes two lawsuits filed by the author, one under each act, and illustrates both the potential of those acts for obtaining data from the government and the pitfalls a potential plaintiff faces when prosecuting the state for a violation of the Freedom of Information Act. The two lawsuits in question are Yeager v. Drug Enforcement Administration (1982) and Yeager v. Canada (Correctional Service) [2003]. This methodological approach undoubtedly falls under more progressive theories of criminology, such as conflict, radical, or critical perspectives, since mainstream researchers rarely resort to this technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,218 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,066 |
| Communication savante | 0,019 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».